A Canado-European external validation of the Kidney Transplant Failure Score
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In kidney transplantation, obtaining early information about the risk of graft failure helps physicians and patients anticipate a potential return to dialysis or retransplantation. Clinical prediction models are commonly used to obtain such risk estimation, but their performance needs to be continuously evaluated in various contexts. We propose an external validation study of the Kidney Transplant Failure Score in a pooled sample of 3,144 patients transplanted between 2010 and 2015 in France, Belgium, Norway and Canada. This score is used at the first transplantation anniversary to predict the probability of graft failure over the following seven years. The target population was defined as adult recipients of a kidney from a neurologically deceased donor without graft failure in the first year post-transplantation. Graft failure was defined as a return to dialysis. Around 10% of patients returned to dialysis, and 12.6% died during the seven-year follow-up. The KTFS authors fitted a Cox model and then adjusted its coefficients to maximize the discrimination, yielding the KTFS final version. We evaluated the performance of the initial and final versions of the KTFS, as well as the performance of another model we developed to consider death as a competing event. All KTFS versions yielded similarly good discrimination (area under the time-dependant receiver operating curve around from 0.79 [0.76-0.82] to 0.80 [0.77-0.84]), while the discrimination-optimized one presented important miscalibration. Clinical utility, assessed through net benefit, was also the lowest for the discrimination-optimized version. Our results warn against using the current KTFS version and recommend using either the initial coefficients or the competing risk-based ones instead. Lay summary French nephrologists have used the Kidney Transplant Failure Score (KTFS) for nearly fifteen years to predict kidney graft failure eight years after the transplantation. Because predictive performance decreases over time, we first verified that the score could still predict correctly in France and also in other countries. Then, we compared the different KTFS formulas to find that the one currently used is suboptimal and should be avoided. Our findings show that the KTFS is still a reliable source of information for both kidney recipients and nephrologists when using its first version.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».